o teste de Hipóteses é uma forma de inferência estatística que utiliza dados a partir de uma amostra, tirar conclusões sobre uma população de parâmetro ou de uma população com distribuição de probabilidade. Primeiro, uma suposição provisória é feita sobre o parâmetro ou distribuição. Esta suposição é chamada de hipótese nula e é denotada por H0. Uma hipótese alternativa (denotada Ha), que é o oposto do que é afirmado na hipótese nula, é então definida., O procedimento de teste de hipóteses envolve o uso de dados de amostra para determinar se H0 pode ou não ser rejeitado. Se H0 é rejeitado, a conclusão estatística é que a hipótese alternativa Ha é verdadeira.por exemplo, suponha que uma estação de rádio seleciona a música que toca com base na suposição de que a idade média de sua audiência é de 30 anos. Para determinar se esta suposição é válida, um teste de hipótese poderia ser realizado com a hipótese nula dada como H0: μ = 30 e a hipótese alternativa dada como Ha: μ ≠ 30., Com base em uma amostra de indivíduos da audiência auditiva, a média de idade da amostra, x, pode ser computada e usada para determinar se há evidências estatísticas suficientes para rejeitar H0. Conceitualmente, um valor da amostra significa que é “próximo” a 30 é consistente com a hipótese nula, enquanto um valor da amostra significa que não é “próximo” a 30 fornece suporte para a hipótese alternativa. O que é considerado “próximo” e “não próximo” é determinado usando a distribuição de amostragem de X.,
idealmente, o procedimento de teste de hipóteses leva à aceitação de H0 quando H0 é verdadeiro e a rejeição de H0 quando H0 é falso. Infelizmente, uma vez que os testes de hipótese são baseados na informação da amostra, a possibilidade de erros deve ser considerada. Um erro de tipo I corresponde a rejeitar H0 quando H0 é realmente verdadeiro, e um erro de tipo II corresponde a aceitar H0 quando H0 é falso. A probabilidade de fazer um erro de tipo I é denotada por α, e a probabilidade de fazer um erro de tipo II é denotada por β.,
ao usar o procedimento de teste de hipóteses para determinar se a hipótese nula deve ser rejeitada, a pessoa que realiza o teste de hipótese especifica a probabilidade máxima admissível de cometer um erro de tipo I, chamado de nível de significância para o teste. As escolhas comuns para o nível de significância São α = 0,05 e α = 0,01. Embora a maioria das aplicações dos testes de hipótese controlem a probabilidade de fazer um erro de tipo I, eles nem sempre controlam a probabilidade de fazer um erro de tipo II., Um gráfico conhecido como uma curva característica de operação pode ser construído para mostrar como as mudanças no tamanho da amostra afetam a probabilidade de fazer um erro de tipo II.
um conceito conhecido como o valor-p Fornece uma base conveniente para tirar conclusões em aplicações de teste de hipóteses. O valor p é uma medida de como os resultados da amostra são prováveis, assumindo que a hipótese nula é verdadeira; quanto menor o valor p, menor a probabilidade dos resultados da amostra. Se o valor p for inferior a α, a hipótese nula pode ser rejeitada; caso contrário, a hipótese nula não pode ser rejeitada., O valor de p é muitas vezes chamado de nível observado de significância para o teste.
um teste de hipótese pode ser realizado em parâmetros de uma ou mais populações, bem como em uma variedade de outras situações. Em cada caso, o processo começa com a formulação de hipóteses nulas e alternativas sobre a população. Além da média populacional, procedimentos de teste de hipóteses estão disponíveis para parâmetros da população, tais como proporções, variâncias, desvios padrão e medianos.,os testes de hipótese são também realizados em análise de regressão e correlação para determinar se a relação de regressão e o coeficiente de correlação são estatisticamente significativos (ver abaixo a análise de regressão e correlação). Um teste de bondade-de-ajuste refere-se a um teste de hipótese no qual a hipótese nula é que a população tem uma distribuição de probabilidade específica, como uma distribuição de probabilidade normal. Os métodos estatísticos não paramétricos também envolvem uma variedade de procedimentos de teste de hipóteses.